人工智能将影响未来 40 年人类发展进程。这个力量在不断地积蓄，在交通、金融、工业、能源、媒体等各个行业，人工智能技术的应用都给出了行业数字化升级的新思路、新解法，甚至已经开始重塑整个行业面貌，进而影响人类社会的未来。

9 月 27 日，在 AI 智胜未来大会中，中关村科金技术有限公司 RPA 事业部总经理周长安表示，“未来人工智能着重发生两个方向，一个是提升体验，另一个是提升效率。展现的形式可能包括数字人、服务机器人、数字员工、工业机器人和智慧助手等。”

当今快节奏的生活中，每个人都会遇到各种尴尬的情况：出差、旅游时，忘记了原先规划好的重要事项，以致整个行程充满坎坷；紧赶慢赶来到机场却忘记了登机口，需要再次打开订票 APP 查看票务信息；拎着大包小包的“剁手战利品”走出商场，来来回回搜寻愣是找不到车停在哪里……这个时候，我们急需一个全能“私人助理”，懂我们所需，适时地为我们提供贴心的服务。

全场景智慧连接：

人找一切与一切找人

这样美好的智慧生活，背后大都来自华为智慧助手·今天，正如其名，它就像是一个藏在手机里面的智慧助手一样，知你、懂你、帮你，而且就在今天。

华为智慧助手·今天，是从本源的角度重新思考人、内容 / 服务和场景的交互方式，为用户带来真正的全场景智慧连接。一方面，它依托华为的“1+8+N”战略，覆盖范围跨越手机、平板、智慧屏、汽车等各种终端。这意味着无论你在哪种终端，都能获得一致的、无缝的体验。

另一方面，也是最重要的，它通过场景引擎的智能调度，在合适的场景为合适的用户推荐合适的服务，从原来的“人找服务”到“服务找人”，让连接变得智慧化。

例如，如果你是新用户，华为智慧助手·今天会自动为你推荐常用的热门服务；如果你将要出差或者旅游，华为智慧助手·今天会用卡片的形式提醒你的出行，并集成了目的地天气、当地的朋友、目的地吃住行等服务进行推荐；如果你正在街头血拼，在获得你授权的情况下，华为智慧助手·今天会自动推荐周边的吃喝玩乐服务以及最新的优惠……

这种全场景智慧连接，也是一切以用户需求为中心，打破一切制约的边界。比如，信息流中，不再只有图文，更有短视频、热搜等更吸引人的内容形式。而且，不仅有内容，还有服务的推荐。如果说搜索实现的是“人找一切”，那么信息流则是“一切找人”。华为智慧助手·今天的内容 / 服务维度更加丰富而智慧，站在用户的维度，有事搜一搜，没事看一看，几乎可以涵盖大多数的需求。

位于华为手机负一屏的智慧助手·今天，其核心宗旨是为用户提供实时、便捷的生活服务及资讯，服务好用户的每一个“今天”。经过多年的发展，深入洞察用户需求，华为智慧助手·今天主要聚焦出行、生活、娱乐、金融和效率五大高频场景，基于用户服务使用情况，适时地为用户推荐恰当的服务卡片，提供智慧、贴心的情景化智能服务体验。如用户在网购平台购物后，华为智慧助手·今天及时为用户推送快递信息卡片，无须打开网购 APP 即可查看快递物流信息，让用户及时掌握快递状态；或者，用户购买了火车票或者机票后，华为智慧助手·今天会通过航班、高铁卡片提前提醒用户所要搭乘的航班或高铁行程信息，包括起始时间、起始地点、登机口、位置等，非常智慧、便捷和贴心。

华为智慧助手·今天聚焦出行、生活、娱乐、金融和效率五大高频场景，基于用户服务使用情况，贴心地为用户预判所需服务，推荐可行的服务卡片，让用户体验高效的直达应用服务，减少层层操作的中间环节，提供智慧、贴心的情景化智能服务体验，打造用户日常的智慧出行新体验。

隐私保护，使用安心

“创新科技保护隐私”是华为智慧助手·今天在隐私保护上的核心理念。基于透明可控、端侧处理和数据最小化的隐私保护原则，华为智慧助手·今天最大限度地减少自己和第三方接触用户的个人信息，致力于通过创新科技的应用，使用必要的最小化数据为用户提供智慧的生活体验和安心的隐私保护体验。

在华为智慧助手·今天的隐私保护方案中，有一个重要的原则是透明可控。华为智慧助手·今天在为用户提供智能提醒服务，尤其是涉及使用敏感个人数据的服务时，会告知用户对应服务的个人数据来源。例如，生日提醒卡片、酒店提醒卡片中会显示“数据来自短信”；航班提醒卡片会显示“数据来自短信和航班管家”。同时，华为智慧助手·今天只会在用户的手机端处理来自短信、日历和备忘录中的数据并生成提醒卡片，而不会将这些数据上传到华为的服务器。除了用户自己，任何人或第三方都无法获取这些数据。

此外，用户可以随时方便地启用、停用智能提醒服务，或者对服务号进行订阅、取消订阅。当用户停用智能提醒服务或取消订阅服务号后，华为智慧助手·今天将不会再使用相关的个人信息。华为智慧助手·今天的“设置”中也为用户提供了丰富的隐私保护功能开关，用户可以根据自身的需要，选择打开或者关闭相应的开关。例如，当用户关闭“个性化推荐”之后，资讯的历史浏览数据将被删除或者匿名化，华为智慧助手·今天也不会使用用户的浏览历史做个性化推荐。